三个以上“独立组”之间的对比分析(SPSS:单因素方差分析) 黄金交易品种信息用spss如何分析出来的数据
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单因素方差分析适用于一个自变量(离散变量,水平数≥3)对1个因变量(连续变量)的影响。 独立样本T检验适用于两个组之间的对比。适用条件基本一致:各组数据服从(或近似服从)正态分布;各组方差近似相等;各组的研究对象独立。概括:正态性、方差齐性、独立性。
案例:
不同训练方法对青年亚健康人群血脂的影响
1.实验设计简介
实验对象:将240名青年亚健康人群随机分为3组(HIIT组、持续有氧组、不运动组)。
实验方案:HIIT(高强度间歇运动)组和持续有氧组分别进行1个月的HIIT、持续性有氧运动,不运动组没有规律运动。HIIT组和持续有氧组每周练习4次,每次练习60分钟,中等以上强度。
测试指标:实验后测试血脂(总胆固醇、甘油三酯、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白)。(已知实验前组间均衡)。均为低优指标(数值越小则越好)。
2.部分数据展示
自变量:训练方法
因变量:血脂(四个指标)
3.SPSS步骤
1)分析—比较平均值—单因素ANOVA检验
2)把“训练方法”选入“因子”,血脂四个指标选入因变量列表。
3)点击“事后比较”和“选项”,分别出现“多重比较”对话框和“选项”对话框(后面两个图)。
4)方差齐性时,选择了最灵敏的“LSD”法。本研究希望三组均两两比较,不寻找同质亚组,也可以选择Bonferroni法(邦弗伦尼)或Sidak法(斯达克)。
方差不齐性时,选择了Tamhane’s T2法。
点击“继续”。
5)在下面的“选项”对话框勾选“描述”和“方差齐性检验”。
6)点击“继续”,返回“单因素ANOVA检验”对话框后点击“确定”。
4. 统计结果
1)方差齐性检验结果
判断标准:“显著性”也就是P>0.05时,方差齐性;P≤0.05时方差不齐性。
只有低密度脂蛋白的P<0.05,方差不齐性。
2)方差分析结果
判断标准:“显著性”也就是P>0.05时,组间差异不具有统计学意义;P≤0.05时,组间差异具有统计学意义。
只有低密度脂蛋白的P<0.05,组间差异具有统计学意义,说明HIIT组、持续有氧组、不运动组存在组间差异。也就是至少有两组对低密度脂蛋白的影响具有统计学意义。具体情况还需要看多重比较结果。
3)多重比较结果
由于只有低密度脂蛋白存在组间差异,而且方差不齐性,因此,仅展示低密度脂蛋白Tamhane’s T2法的比较结果。
P都小于0.05,两两之间差异都具有统计学意义。
结合均值差或下面的均值可以概括结果。
结果:高强度间歇运动(HIIT)和持续有氧运动都能够降低青年亚健康人群的低密度脂蛋白,其中HIIT的效果更好。
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